MRT-follow up von plexiformen Neurofibromen bei Neurofibromatose Typ 1
Bibliographic record
Abstract
Zielsetzung: Plexiforme Neurofibrome treten bei mehr als 50% der Patienten mit Neurofibromatose Typ 1 auf. Diese primär gutartigen Tumore sind entstellend und können diverse Komplikationen verursachen. Beispielsweise in Form von Knochenarosionen, Obstruktion und Kompression benachbarter Organe. Plexiforme Neurofibrome können sich zu malignen peripheren Nervenscheidentumoren entwickeln. Dies ist der entscheidende Mortalitätsfaktor für NF1 Betroffene. Die Kenntnisse über ihre Biologie sind limitiert und das Wachstumsverhalten plexiformer Neurofibrome ist bisher unzureichend charakterisiert. Daher wurden longitudinale MRT-Untersuchungen bei NF1-Patienten mit diesen Tumoren durchgeführt. Methoden: MRTs wurden bei 44 plexiformen Neurofibromen von 34 Patienten durchgeführt (mittleres Alter=10 Jahre, Alterspanne1–47 Jahre). Jeder Tumor wurde hierfür zunächst in zwei Dimensionen von dem MRT-Scanner gemessen. Anschließend wurden die Areale und Wachstumsraten hieraus berechnet. Die durchschnittliche Zeitspanne des Follow-Ups umfasste 6 Jahre, wobei das Intervall zwischen den Scans im Mittel 3 Jahre betrug. Ergebnisse: Die Mehrzahl der Tumoren blieb während des Follow-Ups in ihrer Größe stabil. Nahezu alle Patienten, deren Tumoren eine Größenzunahme vorwiesen, waren zum Zeitpunkt der ersten MRT-Untersuchung Kinder oder Jugendliche. Eine Ausnahme bildete ein Mann mit NF1, der 55 Jahre alt war und ein rapides Tumorwachstum und Schmerzen in einem plexiformen Neurofibrom entwickelte. Histologisch handelte es sich um ein MPNST. Folgerung: Mittels dieser erstmalig vorliegenden longitudinalen MRT-Untersuchung von PNF bestätigt sich, dass diese im Kindes-und Jugendalter erhebliche Progression zeigen, so dass eine chirurgische Intervention zur Tumorreduktion oder Exzision sinnvoll sein kann. Im Erwachsenalter ist eine engmaschige MRT Kontrolle nur bedingt sinnvoll, da diese Tumoren nur geringes Wachstum zeigen. Wachstumsprogression im Erwachsenenalter deutet dagegen auf eine Malignisierung des Tumors hin und sollte im Gegensatz zum Kindesalter Anlass zur Durchführung einer Positronenemissionstomographie sein.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".